人工智能第0章讲义88页PPT文档
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人工智能原理及其应用 ppt课件
知识的属性真假性与相对性不确定性矛盾性和相容性可表示性与可利用性第二章知识表示叙述性知识如问题当前状态和目标状态等过程性知识如引起状态改变的操作算子等控制性知识如从多个操作中选择最佳操作的知识等第二章知识表示叙述性知识过程性知识控制性知识例
ARTIFICIAL INTELLIGENCE
人工智能原理及其应用
1. 1990年至今：又一个低潮期 乐观派和反对派 挑战
第二章 知识表示
知识是一切智能行为的基础。知 识表示方法是人工智能的中心内容之一。 知识、知识表示的概念 各种知识表示方法及其特点
1、状态空间法 2、谓词表示法 3、产生式表示法 4、语义网络法 5、框架表示法 6、脚本表示法 7、过程表示法 8、面向对象表示法
1) 连接主义 起源于仿生学，特别是人脑模型的研究。 从神经元开始进而研究神经网络模型和 脑模型，目前比较热门。
第一章 人工智能概述
1) 行为主义 源于控制论。早期的研究工作重点是模 拟人在控制过程中的智能行为和作用， 后来偏重于智能控制和智能机器人系统 的研究。代表作是布鲁克斯(Brooks)的 六足机器人。
第二章 知识表示
1) 表示能力 2) 可利用性 3) 可组织性与可维护性 4) 可实现性 5) 自然性与可理解性
第二章 知识表示
1. 知识表示观点 1) 陈述性观点 2) 过程性观点
第二章 知识表示
1) 表示能力 2) 可利用性 3) 可组织性与可维护性 4) 可实现性 5) 自然性与可理解性
第一章 人工智能概述
一、研究目标
1. 计算机与人脑（硅脑与碳脑） 人脑可以通过自学习、自组织、自适应来
不断提高信息处理能力；而存储程序式计算 机的所有能力都是人们通过编制程序赋予它 的，与人脑相比是机械的、死板的和无法自 我提高的。
ARTIFICIAL INTELLIGENCE
人工智能原理及其应用
1. 1990年至今：又一个低潮期 乐观派和反对派 挑战
第二章 知识表示
知识是一切智能行为的基础。知 识表示方法是人工智能的中心内容之一。 知识、知识表示的概念 各种知识表示方法及其特点
1、状态空间法 2、谓词表示法 3、产生式表示法 4、语义网络法 5、框架表示法 6、脚本表示法 7、过程表示法 8、面向对象表示法
1) 连接主义 起源于仿生学，特别是人脑模型的研究。 从神经元开始进而研究神经网络模型和 脑模型，目前比较热门。
第一章 人工智能概述
1) 行为主义 源于控制论。早期的研究工作重点是模 拟人在控制过程中的智能行为和作用， 后来偏重于智能控制和智能机器人系统 的研究。代表作是布鲁克斯(Brooks)的 六足机器人。
第二章 知识表示
1) 表示能力 2) 可利用性 3) 可组织性与可维护性 4) 可实现性 5) 自然性与可理解性
第二章 知识表示
1. 知识表示观点 1) 陈述性观点 2) 过程性观点
第二章 知识表示
1) 表示能力 2) 可利用性 3) 可组织性与可维护性 4) 可实现性 5) 自然性与可理解性
第一章 人工智能概述
一、研究目标
1. 计算机与人脑（硅脑与碳脑） 人脑可以通过自学习、自组织、自适应来
不断提高信息处理能力；而存储程序式计算 机的所有能力都是人们通过编制程序赋予它 的，与人脑相比是机械的、死板的和无法自 我提高的。
人工智能讲义PPT课件
11
于 2010诞年生的“人脑输入计算机”
12
201ห้องสมุดไป่ตู้年2月18日
超级电脑“沃森”（watson）打
败了人类，站在了与人类智力竞赛的最
高领奖台上。
13
还有各种展示了我们的成果以及我们的恐慌的电影……
FONTS
14
飞速发展的人工智能
2021/6/7
15
科学家如是说
根据程序计算获知，人类在2045年仅用1000
有 关 图 灵
Turing (1912-1954)
3
关于图灵测试（Turing Test ）
有
Turing提出的一个智能实验，参加者是计算机
关
、被实验的人以及主持实验的人。由主持人提出问
图
题，计算机和被实验的人来回答。被实验的人在回
灵
答问题时尽可能地向主持人表示他才是“真正”的
人，计算机也尽可能逼真地模仿人的思维。如果主
31
i have a dream.
32
i have a dream.
33
VIDEO IS
PRESENT
34
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40
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于 2010诞年生的“人脑输入计算机”
12
201ห้องสมุดไป่ตู้年2月18日
超级电脑“沃森”（watson）打
败了人类，站在了与人类智力竞赛的最
高领奖台上。
13
还有各种展示了我们的成果以及我们的恐慌的电影……
FONTS
14
飞速发展的人工智能
2021/6/7
15
科学家如是说
根据程序计算获知，人类在2045年仅用1000
有 关 图 灵
Turing (1912-1954)
3
关于图灵测试（Turing Test ）
有
Turing提出的一个智能实验，参加者是计算机
关
、被实验的人以及主持实验的人。由主持人提出问
图
题，计算机和被实验的人来回答。被实验的人在回
灵
答问题时尽可能地向主持人表示他才是“真正”的
人，计算机也尽可能逼真地模仿人的思维。如果主
31
i have a dream.
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人工智能原理与方法 (PPT 98张)
j 1
i 1 , 2 , , n
为Bayes公式。
2019/2/24
Wei Changhua
19
第二章 人工智能的数学基础
3 模糊理论
A 是把任意uU映射为[0，1]上某个值的 模糊集：设 U 是论域，
U [ 0 , 1 ]，则称 (u) 由所构成的集合A,称为U 函数，即 A: A 上的一个模糊集。 隶属函数：称 A 为定义在 U上的一个隶属函数。 语言变量：用自然语言表示变量的值和描述变量之间的内在联系 的一种变量。比如，年龄就是个语言变量，它可以取值为年轻、 很年轻、不很年轻、老、很老、不很老等 什么是人工智能？ 人工智能是研究知识的一门科学，即如 何表示知识，如何获取知识和如何利用 知识的科学。
2019/2/24
Wei Changhua
10
第一章
绪论
2 人工智能研究的目标 近期目标：在近期，人工智能研究的任务 是利用冯 . 偌依曼型计算机模拟人类智力 行为，研制智能程序； 远期目标：远期是研制全新的计算机，即 智能计算机。
2019/2/24 Wei Changhua 4
内
第四章
● ● ● ●
容
基本的问题求解方法
基本概念 状态空间搜索 与/或树搜索 博弈树的启发式搜索
2019/2/24
Wei Changhua
5
内
第五章 基本推理方法
● ● ● ● ●
容
推理的基本概念 推理方式和分类 推理控制策略 归结反演 基于规则的演绎系统
i j
n
P ( B ) P ( A P ( B |A i) i)
i 1
n
i 1
i
为全概率公式，它提供了一种计算的方法。
i 1 , 2 , , n
为Bayes公式。
2019/2/24
Wei Changhua
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第二章 人工智能的数学基础
3 模糊理论
A 是把任意uU映射为[0，1]上某个值的 模糊集：设 U 是论域，
U [ 0 , 1 ]，则称 (u) 由所构成的集合A,称为U 函数，即 A: A 上的一个模糊集。 隶属函数：称 A 为定义在 U上的一个隶属函数。 语言变量：用自然语言表示变量的值和描述变量之间的内在联系 的一种变量。比如，年龄就是个语言变量，它可以取值为年轻、 很年轻、不很年轻、老、很老、不很老等 什么是人工智能？ 人工智能是研究知识的一门科学，即如 何表示知识，如何获取知识和如何利用 知识的科学。
2019/2/24
Wei Changhua
10
第一章
绪论
2 人工智能研究的目标 近期目标：在近期，人工智能研究的任务 是利用冯 . 偌依曼型计算机模拟人类智力 行为，研制智能程序； 远期目标：远期是研制全新的计算机，即 智能计算机。
2019/2/24 Wei Changhua 4
内
第四章
● ● ● ●
容
基本的问题求解方法
基本概念 状态空间搜索 与/或树搜索 博弈树的启发式搜索
2019/2/24
Wei Changhua
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内
第五章 基本推理方法
● ● ● ● ●
容
推理的基本概念 推理方式和分类 推理控制策略 归结反演 基于规则的演绎系统
i j
n
P ( B ) P ( A P ( B |A i) i)
i 1
n
i 1
i
为全概率公式，它提供了一种计算的方法。
人工智能(王万森)ppt
５．６．３ 贝叶斯网络的精确推理（１７０）
５．６．４ 贝叶斯网络的近似推理（１７１）
习题５ （１７２）
第６章 符号学习（１７５）
６．１ 符号学习概述（１７５）
６．１．１ 学习的概念（１７５）习系统的基本模型（１７８）
１．２．４ 从学派分立走向综合（６）
１．２．５ 智能科学技术学科的兴起（６）
１．３ 人工智能研究的基本内容（７）
１．３．１ 与脑科学和认知科学的交叉研究（７）
１．３．２ 智能模拟的方法和技术研究（８）
１．４ 人工智能研究中的不同学派（８）
１．４．１ 符号主义（９）
１．４．２ 联结主义（９）
４．２ 神经计算（９８）
４．２．１ 神经计算基础（９９）!
４．２．２ 人工神经网络的互联结构（１０２）
４．２．３ 人工神经网络的典型模型（１０４）
４．３ 进化计算（１０８）
４．３．１ 进化计算概述（１０８）
４．３．２ 遗传算法（１１２）
４．４ 模糊计算（１２３）
４．４．１ 模糊集及其运算（１２３）
５．１．２ 不确定性推理的基本问题（１３８）
５．１．３ 不确定性推理的类型（１３９）
５．２ 可信度推理（１３９）
５．２．１ 可信度的概念（１４０）
５．２．２ 可信度推理模型（１４０）
５．２．３ 可信度推理的例子（１４４）
５．３ 主观Bayes推理（１４５）
５．３．１ 主观Bayes方法的概率论基础（１４５）
２．２．２ 产生式表示法（３３）
２．２．３ 语义网络表示法（３４）
２．２．４ 框架表示法（４０）
２．３ 确定性知识推理方法（４７）
５．６．４ 贝叶斯网络的近似推理（１７１）
习题５ （１７２）
第６章 符号学习（１７５）
６．１ 符号学习概述（１７５）
６．１．１ 学习的概念（１７５）习系统的基本模型（１７８）
１．２．４ 从学派分立走向综合（６）
１．２．５ 智能科学技术学科的兴起（６）
１．３ 人工智能研究的基本内容（７）
１．３．１ 与脑科学和认知科学的交叉研究（７）
１．３．２ 智能模拟的方法和技术研究（８）
１．４ 人工智能研究中的不同学派（８）
１．４．１ 符号主义（９）
１．４．２ 联结主义（９）
４．２ 神经计算（９８）
４．２．１ 神经计算基础（９９）!
４．２．２ 人工神经网络的互联结构（１０２）
４．２．３ 人工神经网络的典型模型（１０４）
４．３ 进化计算（１０８）
４．３．１ 进化计算概述（１０８）
４．３．２ 遗传算法（１１２）
４．４ 模糊计算（１２３）
４．４．１ 模糊集及其运算（１２３）
５．１．２ 不确定性推理的基本问题（１３８）
５．１．３ 不确定性推理的类型（１３９）
５．２ 可信度推理（１３９）
５．２．１ 可信度的概念（１４０）
５．２．２ 可信度推理模型（１４０）
５．２．３ 可信度推理的例子（１４４）
５．３ 主观Bayes推理（１４５）
５．３．１ 主观Bayes方法的概率论基础（１４５）
２．２．２ 产生式表示法（３３）
２．２．３ 语义网络表示法（３４）
２．２．４ 框架表示法（４０）
２．３ 确定性知识推理方法（４７）
新编一章节人工智能概述PPT课件
01.11.2020
人工智能
8
人工智能的表现形式
智能软件 智能设备 智能网络 智能计算机 智能机器人 Agent
01.11.2020
人工智能
9
第一章 人工智能概述
人工智能的概念 人工智能的研究途径与方法 人工智能的分支领域 人工智能的基本技术 人工智能的发展概况
01.11.2020
判定法
对一类问题找出统一的计算机上可实现的算法解。
定理证明器
研究一切可判定问题的解法。1965年鲁滨逊提出的消解原理 是这类工作的基础，
计算机辅助证明
以计算机为辅助工具，利用机器的高速和大容量，帮助人完 成手工证明中无法完成的大量计算、推理和穷举。
01.11.2020
人工智能
33
基于应用领域的领域划分
自动程序设计过程
自动程序设计相当于给机器配置了一个“超级编 译系统”，它能够对高级描述进行处理，通过规划过 程，生成所需的程序。这是自动程序设计的主要内容 ，它实际是程序的自动综合。自动程序设计还包括程 序自动验证。
01.11.2020
人工智能
35
基于应用领域的领域划分
难题求解 自动定理证明 自动程序设计 自动翻译 智能控制 智能管理 智能决策 智能通信 智能仿真 智能CAD 智能CAI
01.11.2020
人工智能
18
基于脑功能模拟的领域划分
机器感知 机器联想 机器推理 机器学习 机器理解 机器行为
01.11.2020
人工智能
19
机器联想
人类联想 人类的联想是建立事物之间的联系。人类的联想功
能是基于神经网络、按内容记忆方式进行的。 机器联想
机器的联想就是有关数据、信息或知识之间的联系 。机器联想利用人类按内容记忆原理，采用“联想存储 ”的技术实现联想功能。
人工智能培训课程课件PPT
符号 处理
子符 号法
统计 学法
二〇二〇年作品二〇二〇年作品
集成 方法
二〇二〇年作品二〇二〇年作品
智能 模拟
大脑 模拟
大脑模拟
条目：控制论和计算神经科学
20世纪40年代到50年代，许多研究者探索神经病学，信息 理论及控制论之间的联系。其中还造出一些使用电子网络构 造的初步智能，如W. GREY WALTER的TURTLES和JOHNS HOPKINS BEAST。 这些研究者还经常在普林斯顿大学和 英国的RATIO CLUB举行技术协会会议.直到1960， 大部分 人已经放弃这个方法，尽管在80年代再次提出这些原理
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质 并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机 器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语 言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益 成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的 科技产品，将会是人类智慧的“容器”
二〇二〇年作品二〇二〇年作品
能源技术
新能源技术是高技术的 支柱，包括核能技术、 太阳能技术、燃煤、磁 流体发电技术、地热能 技术、海洋能技术等。 其中核能技术与太阳能 技术是新能源技术的主 要标志，通
二〇二〇年作品二〇二〇年作品
人工智能
人工智能是计算机学科 的一个分支，二十世纪 七十年代以来被称为世 界三大尖端技术之一， 这是因为近三十年来它 获得了迅速的发展，在 很多学科领域都获得了
2003年2月 GARRY KASPAROV 3:3战平 “小深”（DEEP JUNIOR）
2003年11月 GARRY KASPAROV 2:2战平 “X3D德国人” (X3D-FRITZ）
人工智能概述ppt课件
是机器具有智能的重要标志，同时也是获取知识的根 本途径。
它主要研究如何使得计算机能够模拟或实现人类的学习功能。 为此，需要重点开展人类学习机理、机器学习方法和学习系统 构造技术三方面的研究工作。
6
人工智能的定义及研究目标(2)
什么是人工智能？
从能力方面定义
人工智能是指相对于人的自然能力而言的，用人 工的方法在机器（计算机）上实现的智能；
从学科的角度定义
人工智能是一门研究如何构造智能机器或智能系 统，使它能模拟、延伸和扩展人类智能的学科。
7
人工智能的定义及研究目标(3)
人工智能的研究目标
第一章 概述
1
课程说明（一）
课程简介：
人工智能（AI）是在计算机科学、控制论、信息论、神经生理学 、心理学、哲学、语言学等多种学科互相渗透的基础上发展起来的一 门新兴边缘学科。主要研究如何使用机器（计算机）来模仿和实现人 的智能行为。即使得机器具有智能：能听、能说、能看、能写、长 于计算、善于规划、优化设计、严格推理、会思考、会学习、会决策、 会像人类专家那样解决疑难问题，这就是人工智能这门新兴学科的研 究任务。人工智能、原子能和空间技术被誉为是20世纪三大尖端科 技成就之一。预言家们说：说掌握了人工智能，谁就能征服世界。
在众多的挫折面前，人工智能的研究陷于了困境，处于低谷。
13
人工智能的产生与发展—知识应用期（1971-80年 代末）（2）
以知识为中心的研究
在处于困境的情况下，人们从费根鲍姆以知识为中心 开展人工智能研究的观点中找到了新的出路。
专家系统的发展和应用。专家系统是人工智能发展是上的一 次重大转折。
计算机视觉和机器人，自然语言理解与机器翻译的发展。 在知识的表示，不精确推理，人工智能语言等方面也有重大
它主要研究如何使得计算机能够模拟或实现人类的学习功能。 为此，需要重点开展人类学习机理、机器学习方法和学习系统 构造技术三方面的研究工作。
6
人工智能的定义及研究目标(2)
什么是人工智能？
从能力方面定义
人工智能是指相对于人的自然能力而言的，用人 工的方法在机器（计算机）上实现的智能；
从学科的角度定义
人工智能是一门研究如何构造智能机器或智能系 统，使它能模拟、延伸和扩展人类智能的学科。
7
人工智能的定义及研究目标(3)
人工智能的研究目标
第一章 概述
1
课程说明（一）
课程简介：
人工智能（AI）是在计算机科学、控制论、信息论、神经生理学 、心理学、哲学、语言学等多种学科互相渗透的基础上发展起来的一 门新兴边缘学科。主要研究如何使用机器（计算机）来模仿和实现人 的智能行为。即使得机器具有智能：能听、能说、能看、能写、长 于计算、善于规划、优化设计、严格推理、会思考、会学习、会决策、 会像人类专家那样解决疑难问题，这就是人工智能这门新兴学科的研 究任务。人工智能、原子能和空间技术被誉为是20世纪三大尖端科 技成就之一。预言家们说：说掌握了人工智能，谁就能征服世界。
在众多的挫折面前，人工智能的研究陷于了困境，处于低谷。
13
人工智能的产生与发展—知识应用期（1971-80年 代末）（2）
以知识为中心的研究
在处于困境的情况下，人们从费根鲍姆以知识为中心 开展人工智能研究的观点中找到了新的出路。
专家系统的发展和应用。专家系统是人工智能发展是上的一 次重大转折。
计算机视觉和机器人，自然语言理解与机器翻译的发展。 在知识的表示，不精确推理，人工智能语言等方面也有重大
人工智能介绍课件ppt
『探索未来：人工智能』
主讲人：XXX
目录
1.人工智能概述 2.ai的种类 3.智能硬件应用 4.人工智能的优缺点 5.ai技术领域 6.机器学习和深度学习 7.互动环节:ai语音助手问答 8.测试环节:ai知识竞赛
人工智能概述
人工智能是模拟人类智能行为的技术和方法。包括机器学习、深度学习、自 然语言处理等领域。其应用范围涵盖生活和工作的多个方面，如图像识别、 语音识别、自动驾驶等。但是，人工智能也存在着一些不足之处，比如无法 取代人类的思考和判断能力。要推广人工智能，需要合理规划方法和流程， 思考如何更好地整合各种资源，培养出更好的AI人才。互动环节中可以使用 AI语音助手进行问答，测试环节则可以用AI知识竞赛来检验学生对于人工智 能概述的掌握程度并提高关注度哦~
ai的种类
AI的种类包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等。其中机 器学习是让AI从数据中进行学习，提高预测准确率，深度学习则是模拟人脑 神经网络进行分析和决策。自然语言处理可以让AI理解并使用人类语言，计 算机视觉可以让AI识别并理解图像内容。要想使用AI技术，需要先进行数据 收集、清洗和分析，并使用相应的算法对数据进行建模和训练，最终实现AI 的应用。互动环节可设计“选择题”形式的问答游戏，测试环节可设计AI知 识竞赛，为同学们带来趣味和挑战。
谢谢观看
测试环节:ai知识竞赛
欢迎来到测试环节:ai知识竞赛！我们将通过多个题目测试你们对人工智能的 掌握程度。题目类型包括选择题、填空题、判断题等等，答题时间限制在30 秒内，快来参加吧！ 为了帮助大家更好地备战，我们提供以下建议： 1. 多看相关书籍和教材，多做练习题来加深理解。 2. 针对不同类型的问题，采用不同的答题技巧，如摒弃错误选项、逆向思维 等。 3. 与同学互相讨论，分享知识点和经验，共同提高分数。 4. 学会总结归纳，将常见的问题和解决方法整理成文档或思维导图等形式进 行巩固复习。
主讲人：XXX
目录
1.人工智能概述 2.ai的种类 3.智能硬件应用 4.人工智能的优缺点 5.ai技术领域 6.机器学习和深度学习 7.互动环节:ai语音助手问答 8.测试环节:ai知识竞赛
人工智能概述
人工智能是模拟人类智能行为的技术和方法。包括机器学习、深度学习、自 然语言处理等领域。其应用范围涵盖生活和工作的多个方面，如图像识别、 语音识别、自动驾驶等。但是，人工智能也存在着一些不足之处，比如无法 取代人类的思考和判断能力。要推广人工智能，需要合理规划方法和流程， 思考如何更好地整合各种资源，培养出更好的AI人才。互动环节中可以使用 AI语音助手进行问答，测试环节则可以用AI知识竞赛来检验学生对于人工智 能概述的掌握程度并提高关注度哦~
ai的种类
AI的种类包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等。其中机 器学习是让AI从数据中进行学习，提高预测准确率，深度学习则是模拟人脑 神经网络进行分析和决策。自然语言处理可以让AI理解并使用人类语言，计 算机视觉可以让AI识别并理解图像内容。要想使用AI技术，需要先进行数据 收集、清洗和分析，并使用相应的算法对数据进行建模和训练，最终实现AI 的应用。互动环节可设计“选择题”形式的问答游戏，测试环节可设计AI知 识竞赛，为同学们带来趣味和挑战。
谢谢观看
测试环节:ai知识竞赛
欢迎来到测试环节:ai知识竞赛！我们将通过多个题目测试你们对人工智能的 掌握程度。题目类型包括选择题、填空题、判断题等等，答题时间限制在30 秒内，快来参加吧！ 为了帮助大家更好地备战，我们提供以下建议： 1. 多看相关书籍和教材，多做练习题来加深理解。 2. 针对不同类型的问题，采用不同的答题技巧，如摒弃错误选项、逆向思维 等。 3. 与同学互相讨论，分享知识点和经验，共同提高分数。 4. 学会总结归纳，将常见的问题和解决方法整理成文档或思维导图等形式进 行巩固复习。
人工智能讲稿ppt课件
第一节 问题求解与问题表示
二、状态空间法 1、图的概念与术语
图，父辈结点与后继结点
nr
nh
np
路径， 树
ni
nq
nj
ns
nl3
nl1
nl2
第一节 问题求解与问题表示
2、状态空间表示 一个问题求解系统，问题的状态可由图中的结点代表，
它的所有可能的状态就成结点的集合，构成了状态空间， 或称状态图。
状态空间图中： 有向弧线代表操作，反应状态间的转移关系； 节点代表问题的状态。
第二节 人工智能的学科范畴
一、研究目标
AI是一门研究：如何使机器具有智能，如何设计智能 机器的学科，即使机器具有象人那样的
（1）感知能力 （2）思维能力 （3）行为能力 （4）学习、记忆能力
四种能力：
感知能力 听、看、闻
行为能力
将作出的结论付之于行 动，即去说、写、画，
进行操作、处理等。
思维能力
讨论
如果设d(n)反映搜索层次或深度， 当w(n)=0，
f(n)=d(n)，即同一层代价相同，就全部要扩展，挨个判 断是否为目标——宽度优先搜索 当d(n)=0，极好地反映被解问题的特性，使搜索完全向 目标结点进行——深度优先搜索。
283
1644
7
5
283 164
75
6
2 18
76
5
283
1
44
部分成果： 1、1984年完成了串行推理机PSI和操作系统SIMPOS
2、1988年完成了并行推理机Multi-PSI和操作系统
PIMOS ！
80年代末期ANN飞速发展给AI发展注入新血液：
1、80年代Hopfield模型及B-P反向传播模型的提出使 ANN兴起了一个热潮
《人工智能课件》.pptx
策略梯度方法
一种基于策略迭代的方法，直接优化策略参数以最大化期望回报。通过计算梯度并更新策 略参数来实现策略改进。
Actor-Critic 方法
结合了值迭代和策略迭代的方法。Actor 负责根据当前策略选择动作，Critic负责评估当前 策略的性能并指导Actor进行改进。两者相互促进，共同优化智能体的行为。
03 深度学习技术与应用
神经网络基本原理
01
神经元模型
神经网络的基本单元，模 拟生物神经元的结构和功
能。
前向传播
输入信号经过神经元处理 后向前传递的过程。
反向传播
根据误差信号调整神经元 权重的过程。
卷积神经网络 (CNN)
卷积层
通过卷积操作提取输入数 据的特征。
池化层
降低数据维度，减少计算
量。
06
人工智能伦理、法律和社会影
响
数据隐私和安全问题
数据隐私泄露
人工智能系统通常需要大量数据进行训练和学习，其中可能包含用户的个人隐 私信息。如果这些数据没有得到妥善保护，就可能导致隐私泄露事件。
网络安全问题
人工智能系统可能成为网络攻击的目标，例如黑客利用漏洞攻击人工智能系统， 获取敏感信息或者破坏系统的正常运行。
将数据划分为K个簇，每个簇的中心由簇内所有样本的均值表示。通过
迭代更新簇中心和重新划分样本，使得每个样本与其所属簇中心的距离
之和最小。
层次聚类
通过计算样本之间的距离，将距离近的样本合并为一个簇，然后不断重 复该过程，直到达到预设的簇数量或满足其他停止条件。
03
主成分分析 (PCA)
通过正交变换将原始特征空间中的线性相关变量转换为线性无关的新变
深度学习在图像识别与分类中的应用 通过训练深度神经网络模型，学习从原始图像数据中提取有用 的特征，进而实现图像的高效识别和分类。
一种基于策略迭代的方法，直接优化策略参数以最大化期望回报。通过计算梯度并更新策 略参数来实现策略改进。
Actor-Critic 方法
结合了值迭代和策略迭代的方法。Actor 负责根据当前策略选择动作，Critic负责评估当前 策略的性能并指导Actor进行改进。两者相互促进，共同优化智能体的行为。
03 深度学习技术与应用
神经网络基本原理
01
神经元模型
神经网络的基本单元，模 拟生物神经元的结构和功
能。
前向传播
输入信号经过神经元处理 后向前传递的过程。
反向传播
根据误差信号调整神经元 权重的过程。
卷积神经网络 (CNN)
卷积层
通过卷积操作提取输入数 据的特征。
池化层
降低数据维度，减少计算
量。
06
人工智能伦理、法律和社会影
响
数据隐私和安全问题
数据隐私泄露
人工智能系统通常需要大量数据进行训练和学习，其中可能包含用户的个人隐 私信息。如果这些数据没有得到妥善保护，就可能导致隐私泄露事件。
网络安全问题
人工智能系统可能成为网络攻击的目标，例如黑客利用漏洞攻击人工智能系统， 获取敏感信息或者破坏系统的正常运行。
将数据划分为K个簇，每个簇的中心由簇内所有样本的均值表示。通过
迭代更新簇中心和重新划分样本，使得每个样本与其所属簇中心的距离
之和最小。
层次聚类
通过计算样本之间的距离，将距离近的样本合并为一个簇，然后不断重 复该过程，直到达到预设的簇数量或满足其他停止条件。
03
主成分分析 (PCA)
通过正交变换将原始特征空间中的线性相关变量转换为线性无关的新变
深度学习在图像识别与分类中的应用 通过训练深度神经网络模型，学习从原始图像数据中提取有用 的特征，进而实现图像的高效识别和分类。
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• 发起人：约翰·麦卡锡、马文·明斯基、香 农和IBM公司的罗切斯特
3
约翰•麦卡锡 （John
McCarthy）
• 人工智能之父 • LISP语言的发明人 • 首次提出AI的概念
返回
4
马文•明斯基 （Marniv Lee
Minsky）
人工智能之父 框架理论的创立者 首位获得图灵奖的人工智能学者
返回
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28
第一台电子数字计算机ENIAC
返回
29
0.5 AI的历史回顾
• 第一阶段（1956年前 ） 萌芽期
- 神经元网络 – M-P模型 (图示)
返回
17
0.3 希尔勒的中文屋子
•希尔勒的中文屋子
中文故事 中文问题
中文回答
18
0.3 希尔勒的中文屋子
• 思考题： 如何理解希尔勒的中文屋子？
•希尔勒认为计算机不能真正理解问题。
人类智能与人工智能的区别
19
0.4 人工智能的研究目标
1、目标 研究如何制造出人造的智 能机器或系统，来模拟人 类智能活动的能力，以延 伸人们的智能。
– 德国数学家、哲学家莱布尼茨提出了关于数 理逻辑的思想，把形式逻辑符号化，从而能 对人的思维进行运算和推理。
2
现代人工智能的兴起
• 现代人工智能（Artificial Intelligence，简 称AI），一般认为起源于美国1956年的一 次夏季讨论（达特茅斯会议），在这次会 议上，第一次提出了“Artificial Intelligence”这个词。
26
0.5 AI的历史回顾
– 第一台累计数字计算机 1938 德国工程师楚泽 (Zeus)
– 第一台电子数字计算机ENIAC 1946 美国科学家 莫契利（J. Mauchiy）和埃克特（J.Eckert）
– 信息论创立 1948年美国科学家香农
27
年轻的德国工程 师楚泽(K.Zuse）
第一台累计数字计算机
20
0.4 人工智能的研究目标
2、模拟人类能力 （1）获取外界知识的能力。 （2）知识的演绎、归纳推理以及决策能力。 （3）学习的能力。 （4）自适应能力。
21
0.4 人工智能的研究目标
3、研究途径 （1）建立人类大脑的神经元物理模型 （2）通过计算机模拟人脑功能
22
神经元网络
输入层
输出层
隐含层
（Chamiak和McDermott, 1985）
•“与人类的思维相关的活动，诸 •“对使得知觉、推理和行为成
如决策、问题求解、学习等活动” 为可能的计算的研究”Βιβλιοθήκη （Bellman, 1978）
（Winston, 1992）
像人一样行动的系统 理性地行动的系统
•“一种技艺，创造机器来执行人 需要智能才能完成的功能” （Kurzweil, 1990）
• 西蒙的学生与同事 • 1975年与西蒙同获图
灵奖
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8
0.1 什么是人工智能？
• 至今没有统一的定义 • 从“计算”到“算计”
9
像人一样思考的系统 理性地思考的系统
•“要使计算机能够思考..….意思就 •“通过利用计算模型来进行心智
是：有头脑的机器”（Haugeland, 能力的研究”
1985）
绪论
• 很早人类就有制造机器人的幻想 – 黄帝的“指南车” – 诸葛亮的“木牛流马” – 我国古代歌舞机器人 – 古希腊机器人 – “机器人”Robot一词的来源 捷克作家卡雷尔.查培克科幻剧《罗沙姆万能 罗伯特公司》
1
绪论
– 古希腊哲学家亚里士多德的形式逻辑，形式 逻辑是一切推理活动的最基本的出发点。
5
克劳德·香农 (Claude Elwood
Shannon）
• 信息论及数字通信时代 的奠基人
• 符号逻辑和开关理论奠 基人
返回
6
赫伯特•西蒙 （Herbert A.
Simon）
符号主义学派的创始人 爱好广泛的全能科学家 中国科学院外籍院士
返回
7
艾伦•纽厄尔 （Allen Newell）
• 符号主义学派的创始 人之一
三层神经元网络
返回
23
0.5 AI的历史回顾
• 第一阶段（1956年前 ） 萌芽期
– 古代机器人
– 通用逻辑机 12世纪末-13世纪初西班牙逻辑学家
Romen Luee
– 机械加法器 1642年法国科学家帕斯卡B.Pascal
– 四则运算计算器 1674年德国数学家莱布尼茨
– 逻辑机思想(推理计算) 德国数学家莱布尼茨
– 差分机、微分机 1822年英国数学家Cabbage
– 图灵机模型
1936 英国科学家图灵提出
– 电子计算机设计思想 1945英国科学家图灵提出 24
法国科学家帕斯卡 机械加法器
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25
英国科学家巴贝奇 (C.•Babbage）
第一台差分机 可处理3个不同的5位数， 计算精度达到6位小数。
返回
•罗杰•施安克的故事理解程序（举例）
16
故事理解程序举例
• “一个人进入餐馆并订了一份汉堡包。当汉堡 包端来时发现被烘脆了，此人暴怒地离开餐 馆，没有付帐或留下小费。”
•“一个人进入餐馆并订了一份汉堡包。当汉 堡包端来后他非常喜欢它，而且在离开餐馆 付帐之前，给了女服务员很多小费。”
•问题：在上述两种情况下,此人是否吃了汉堡包？
• 1950年，英国计算机科 学家图灵提出了著名的 “图灵测试”。
11
0.2 图灵测试
• 参与者： 一台计算机、一个人类志愿者、 一个测试者
• 测试方法： 通过键盘提问、屏幕回答问题
• 如何判定通过了测试： 无法确定哪一方是计算机或人
12
0.2 图灵测试
• 问题： （1）你的名字？年龄？住在哪里？ （2）请计算67822111＊99888888 ＝？ （3）我昨天刚从火星渡假回来，很好玩，你对
•“研究如何让计算机能够做到那 些目前人比计算机做得更好的事 情”（Rich和Knight, 1991）
•“计算智能是对设计智能化智能 体的研究” （Poole等，2019）
•“AI..….关心的是人工制品中 的智能行为” （Nilsson, 2019）
10
0.2 图灵测试
• 如何知道一个系统是否 具有智能呢？
此有何想法？
13
0.2 图灵测试
• 问题： （4）这两张照片是同一个人吗？
14
0.2 图灵测试
• 存在的问题： 测试的非公平性 常识性问题计算机无法正确解答
• 结论： 计算机很难通过测试。
15
0.3 希尔勒的中文屋子
•问题：
（1）通过了图灵测试计算机就具有了智 能吗？ （2）计算机是否能真正地理解问题？
3
约翰•麦卡锡 （John
McCarthy）
• 人工智能之父 • LISP语言的发明人 • 首次提出AI的概念
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马文•明斯基 （Marniv Lee
Minsky）
人工智能之父 框架理论的创立者 首位获得图灵奖的人工智能学者
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第一台电子数字计算机ENIAC
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0.5 AI的历史回顾
• 第一阶段（1956年前 ） 萌芽期
- 神经元网络 – M-P模型 (图示)
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0.3 希尔勒的中文屋子
•希尔勒的中文屋子
中文故事 中文问题
中文回答
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0.3 希尔勒的中文屋子
• 思考题： 如何理解希尔勒的中文屋子？
•希尔勒认为计算机不能真正理解问题。
人类智能与人工智能的区别
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0.4 人工智能的研究目标
1、目标 研究如何制造出人造的智 能机器或系统，来模拟人 类智能活动的能力，以延 伸人们的智能。
– 德国数学家、哲学家莱布尼茨提出了关于数 理逻辑的思想，把形式逻辑符号化，从而能 对人的思维进行运算和推理。
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现代人工智能的兴起
• 现代人工智能（Artificial Intelligence，简 称AI），一般认为起源于美国1956年的一 次夏季讨论（达特茅斯会议），在这次会 议上，第一次提出了“Artificial Intelligence”这个词。
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0.5 AI的历史回顾
– 第一台累计数字计算机 1938 德国工程师楚泽 (Zeus)
– 第一台电子数字计算机ENIAC 1946 美国科学家 莫契利（J. Mauchiy）和埃克特（J.Eckert）
– 信息论创立 1948年美国科学家香农
27
年轻的德国工程 师楚泽(K.Zuse）
第一台累计数字计算机
20
0.4 人工智能的研究目标
2、模拟人类能力 （1）获取外界知识的能力。 （2）知识的演绎、归纳推理以及决策能力。 （3）学习的能力。 （4）自适应能力。
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0.4 人工智能的研究目标
3、研究途径 （1）建立人类大脑的神经元物理模型 （2）通过计算机模拟人脑功能
22
神经元网络
输入层
输出层
隐含层
（Chamiak和McDermott, 1985）
•“与人类的思维相关的活动，诸 •“对使得知觉、推理和行为成
如决策、问题求解、学习等活动” 为可能的计算的研究”Βιβλιοθήκη （Bellman, 1978）
（Winston, 1992）
像人一样行动的系统 理性地行动的系统
•“一种技艺，创造机器来执行人 需要智能才能完成的功能” （Kurzweil, 1990）
• 西蒙的学生与同事 • 1975年与西蒙同获图
灵奖
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0.1 什么是人工智能？
• 至今没有统一的定义 • 从“计算”到“算计”
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像人一样思考的系统 理性地思考的系统
•“要使计算机能够思考..….意思就 •“通过利用计算模型来进行心智
是：有头脑的机器”（Haugeland, 能力的研究”
1985）
绪论
• 很早人类就有制造机器人的幻想 – 黄帝的“指南车” – 诸葛亮的“木牛流马” – 我国古代歌舞机器人 – 古希腊机器人 – “机器人”Robot一词的来源 捷克作家卡雷尔.查培克科幻剧《罗沙姆万能 罗伯特公司》
1
绪论
– 古希腊哲学家亚里士多德的形式逻辑，形式 逻辑是一切推理活动的最基本的出发点。
5
克劳德·香农 (Claude Elwood
Shannon）
• 信息论及数字通信时代 的奠基人
• 符号逻辑和开关理论奠 基人
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6
赫伯特•西蒙 （Herbert A.
Simon）
符号主义学派的创始人 爱好广泛的全能科学家 中国科学院外籍院士
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艾伦•纽厄尔 （Allen Newell）
• 符号主义学派的创始 人之一
三层神经元网络
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0.5 AI的历史回顾
• 第一阶段（1956年前 ） 萌芽期
– 古代机器人
– 通用逻辑机 12世纪末-13世纪初西班牙逻辑学家
Romen Luee
– 机械加法器 1642年法国科学家帕斯卡B.Pascal
– 四则运算计算器 1674年德国数学家莱布尼茨
– 逻辑机思想(推理计算) 德国数学家莱布尼茨
– 差分机、微分机 1822年英国数学家Cabbage
– 图灵机模型
1936 英国科学家图灵提出
– 电子计算机设计思想 1945英国科学家图灵提出 24
法国科学家帕斯卡 机械加法器
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英国科学家巴贝奇 (C.•Babbage）
第一台差分机 可处理3个不同的5位数， 计算精度达到6位小数。
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•罗杰•施安克的故事理解程序（举例）
16
故事理解程序举例
• “一个人进入餐馆并订了一份汉堡包。当汉堡 包端来时发现被烘脆了，此人暴怒地离开餐 馆，没有付帐或留下小费。”
•“一个人进入餐馆并订了一份汉堡包。当汉 堡包端来后他非常喜欢它，而且在离开餐馆 付帐之前，给了女服务员很多小费。”
•问题：在上述两种情况下,此人是否吃了汉堡包？
• 1950年，英国计算机科 学家图灵提出了著名的 “图灵测试”。
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0.2 图灵测试
• 参与者： 一台计算机、一个人类志愿者、 一个测试者
• 测试方法： 通过键盘提问、屏幕回答问题
• 如何判定通过了测试： 无法确定哪一方是计算机或人
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0.2 图灵测试
• 问题： （1）你的名字？年龄？住在哪里？ （2）请计算67822111＊99888888 ＝？ （3）我昨天刚从火星渡假回来，很好玩，你对
•“研究如何让计算机能够做到那 些目前人比计算机做得更好的事 情”（Rich和Knight, 1991）
•“计算智能是对设计智能化智能 体的研究” （Poole等，2019）
•“AI..….关心的是人工制品中 的智能行为” （Nilsson, 2019）
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0.2 图灵测试
• 如何知道一个系统是否 具有智能呢？
此有何想法？
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0.2 图灵测试
• 问题： （4）这两张照片是同一个人吗？
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0.2 图灵测试
• 存在的问题： 测试的非公平性 常识性问题计算机无法正确解答
• 结论： 计算机很难通过测试。
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0.3 希尔勒的中文屋子
•问题：
（1）通过了图灵测试计算机就具有了智 能吗？ （2）计算机是否能真正地理解问题？